El presente trabajo compara la caracterización en forma de clústeres de 25 acciones de la Bolsa Mexicana de Valores utilizando el método clásico de media-varianza y la autocorrelación en sus series de tiempo. Para esto se emplea la clusterización jerárquica optimizada a través del índice de ancho de silueta con la información de media-varianza (clusterización 1); y media-varianza y autocorrelación (clusterización 2). Se experimentó con distintos valores para el número de clústeres y de lags, obteniéndose mejores resultados empleando entre 13 y 14 clústeres y 6 lags. Se analiza cualitativamente la representación gráfica de los clústeres, y se concluye que, al ser sustancialmente diferentes, la información adicional de autocorrelación es relevante. Finalmente se realiza un ejercicio de optimización de portafolios dentro de cada clúster y posteriormente entre los clústeres optimizados. Los resultados describen una mayor estabilidad en rendimientos altos en la clusterización media-varianza, mientras que la clusterización media-varianza y autocorrelación se comporta de una manera más apegada a las acciones individuales en rendimientos altos.